Hola, Estos dos referencias con alternativas a cómo podrías realizar un análisis clúster sobe tus datos me ha parecido relevantes e interesantes:
http://stackoverflow.com/questions/6372397/k-means-with-really-large-matrix http://stackoverflow.com/questions/21984940/clustering-very-large-dataset-in-r Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El 28 de enero de 2016, 22:30, Alva Valiente, Ricardo (RIAV) < r...@cajatrujillo.com.pe> escribió: > Buenas tengo una consulta. > Tengo un grupo de 15,000 clientes a los cuales debo de segmentar en base a > variables que por sus características pueden ser agrupadas en 4 grupos. Lo > primero que he realizado es segmentar las variables pero de cada grupo (xq > necesito realizar un análisis sobre esto) mediante el análisis clúster y > luego realizar una segmentación con todas las variables, también utilizando > el análisis clúster. La pregunta del millón es...una vez que tenga mis > segmentos definidos (supongamos que me salen 15 o 20 segmentos), como puedo > hacer para determinar en que segmento podría estar un nuevo cliente y no > tenga que volver a realizar el mismo análisis. Supuestamente el análisis > clúster se que es netamente descriptivo, pero hay alguna forma de hacer uso > de esta técnica para algo predictivo o inferencial algo así como en el > análisis de regresión múltiple. > > Dato: Mis variables son ordinales, dicotómicas y algunas numéricas. > > Atte. > Ricardo Alva > > "Aviso Legal: La información de este correo electrónico, así como de sus > archivos adjuntos, es confidencial y está dirigida exclusivamente a él o > los destinatarios. Si Usted ha recibido este correo por error, por favor > avísenos inmediatamente por este medio y elimínelo de su sistema. Se > encuentra prohibido cualquier uso, reproducción, divulgación o distribución > por otras personas distintas de él o los destinatarios. Cualquier opinión > emitida en este correo electrónico es propia del autor o remitente y no > representa necesariamente la opinión de la Caja Trujillo. A pesar de > esfuerzos razonables en el control de virus y programas maliciosos, la Caja > Trujillo no puede asegurar que éstos no se encuentren en este correo por > causas ajenas a su control, por lo que usted debe analizar este correo y > sus archivos adjuntos antes de abrirlos. Caja Municipal de Ahorro y Crédito > de Trujillo www.cajatrujillo.com.pe " > > [[alternative HTML version deleted]] > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > -- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
